Courtesy of NatureMagazine

Peramal cuaca AI DeepMind mengalahkan sistem kelas dunia.

04 Des 2024, 07.00 WIB

193 dibaca

Google DeepMind telah mengembangkan model kecerdasan buatan (AI) yang dapat memprediksi cuaca dengan lebih akurat dibandingkan sistem terbaik yang ada saat ini. Model ini, yang disebut GenCast, dapat menghasilkan ramalan cuaca hingga 15 hari ke depan dalam waktu hanya 8 menit, jauh lebih cepat daripada model konvensional yang memerlukan waktu berjam-jam. GenCast dilatih menggunakan data cuaca historis dari tahun 1979 hingga 2018 dan terbukti lebih akurat dalam memprediksi cuaca ekstrem seperti badai tropis dan gelombang panas dibandingkan model lain yang berbasis fisika.

Peneliti juga telah merilis kode dan parameter model untuk digunakan secara non-komersial, yang diharapkan dapat meningkatkan akses publik terhadap pemodelan cuaca. Dengan ramalan yang lebih akurat dan lebih cepat, orang-orang dapat membuat keputusan yang lebih baik, terutama bagi mereka yang tinggal di daerah yang berisiko terkena bencana alam seperti badai. Penelitian ini menunjukkan kemajuan besar dalam penggunaan AI untuk ramalan cuaca, yang dapat membantu masyarakat lebih siap menghadapi cuaca ekstrem.--------------------

Analisis Ahli:

Referensi:
[1] https://nature.com/articles/d41586-024-03957-3

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan model GenCast?

Model GenCast adalah sistem ramalan cuaca berbasis kecerdasan buatan yang dapat memprediksi cuaca dengan akurasi lebih tinggi dan lebih cepat dibandingkan model lainnya.

Bagaimana GenCast berbeda dari model ramalan cuaca konvensional?

GenCast berbeda karena dilatih hanya dengan data cuaca historis dan dapat menghasilkan ramalan dalam waktu 8 menit, sementara model konvensional memerlukan waktu berjam-jam.

Siapa yang mengembangkan model GenCast?

Model GenCast dikembangkan oleh Google DeepMind.

Apa keuntungan dari penggunaan AI dalam ramalan cuaca?

Keuntungan penggunaan AI dalam ramalan cuaca termasuk akurasi yang lebih tinggi, kecepatan dalam menghasilkan ramalan, dan kemampuan untuk memprediksi cuaca ekstrem.

Mengapa penting untuk mendemokratisasi penelitian model ramalan cuaca?

Mendemokratisasi penelitian model ramalan cuaca penting agar lebih banyak orang dapat mengakses dan memahami bagaimana model tersebut bekerja, terutama dalam kondisi cuaca ekstrem.